MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123740616 · doi:10.1093/gji/ggt221

Numerical simulation of acoustic emission in brittle rocks by two-dimensional finite-discrete element analysis

2013· article· en· W2123740616 sur OpenAlexaff
A. Lisjak, Q. Liu, Qi Zhao, O. K. Mahabadi, Giovanni Grasselli

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic emissionDissipationFinite element methodBrittlenessGeologySolverFracture mechanicsMechanicsElastic energyDiscrete element methodDeformation (meteorology)Structural engineeringPhysicsAcousticsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress waves, known as acoustic emissions (AEs), are released by localized inelastic deformation events during the progressive failure of brittle rocks. Although several numerical models have been developed to simulate the deformation and damage processes of rocks, such as non-linear stress–strain behaviour and localization of failure, only a limited number have been capable of providing quantitative information regarding the associated seismicity. Moreover, the majority of these studies have adopted a pseudo-static approach based on elastic strain energy dissipation that completely disregards elastodynamic effects. This paper describes a new AE modelling technique based on the combined finite-discrete element method (FEM/DEM), a numerical tool that simulates material failure by explicitly considering fracture nucleation and propagation in the modelling domain. Given the explicit time integration scheme of the solver, stress wave propagation and the effect of radiated seismic energy can be directly captured. Quasi-dynamic seismic information is extracted from a FEM/DEM model with a newly developed algorithm based on the monitoring of internal variables (e.g. relative displacements and kinetic energy) in proximity to propagating cracks. The AE of a wing crack propagation model based on this algorithm are cross-analysed by traveltime inversion and energy estimation from seismic recordings. Results indicate a good correlation of AE initiation times and locations, and scaling of energies, independently calculated with the two methods. Finally, the modelling technique is validated by simulating a laboratory compression test on a granite sample. The micromechanical parameters of the heterogeneous model are first calibrated to reproduce the macroscopic stress–strain response measured during standard laboratory tests. Subsequently, AE frequency–magnitude statistics, spatial clustering of source locations and the evolution of AE rate are investigated. The distribution of event magnitude tends to decay as power law while the spatial distribution of sources exhibits a fractal character, in agreement with experimental observations. Moreover, the model can capture the decrease of seismic b value associated with the macrorupture of the rock sample and the transition of AE spatial distribution from diffuse, in the pre-peak stage, to strongly localized at the peak and post-peak stages, as reported in a number of published laboratory studies. In future studies, the validated FEM/DEM-AE modelling technique will be used to obtain further insights into the micromechanics of rock failure with potential applications ranging from laboratory-scale microcracking to engineering-scale processes (e.g. excavations within mines, tunnels and caverns, petroleum and geothermal reservoirs) to tectonic earthquakes triggering.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations219
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Journal InternationalMême sujetRock Mechanics and ModelingTravaux en français237 207